怎么部署qdrant向量数据库
要部署 Qdrant 向量数据库,您可以按照以下步骤操作:
- 下载 Qdrant 的发布版本或通过源代码编译获得最新版本。
- 安装依赖项,例如 CMake、Rust 和 RocksDB。
- 配置 Qdrant,包括索引类型、存储引擎等参数。您可以根据您的需求进行相应配置。
- 启动 Qdrant 服务,您可以通过命令行启动或者以服务方式在后台运行。
- 使用 Qdrant 提供的 API 进行向量数据的存储、查询和管理。您可以根据具体的业务需求来调用相应的 API 接口。
通过按照上述步骤操作,您就可以成功部署 Qdrant 向量数据库了。如果遇到问题,可以参考官方文档或者咨询社区进行解决。
技术干货
改善行为科学实验与LLMs和Milvus
探索的重点是发现图片中的什么允许这种转变以及如何寻找它。这就是多维图像嵌入和向量数据库发挥作用的地方。
2024-07-26技术干货
走向生产:LLM应用评估与可观测性
随着许多机器学习团队准备将大型语言模型(LLMs)投入生产,他们面临着重大挑战,例如解决幻觉问题并确保负责任的部署。在解决这些问题之前,有效评估和识别它们至关重要。
2024-07-26技术干货
如何选择合适的 Embedding 模型
检索增强生成(RAG)是生成式 AI (GenAI)中的一类应用,支持使用自己的数据来增强 LLM 模型(如 ChatGPT)的知识。 RAG 通常会用到三种不同的AI模型,即 Embedding 模型、Rerankear模型以及大语言模型。本文将介绍如何根据您的数据类型以及语言或特定领域(如法律)选择合适的 Embedding 模型。
2024-08-26